强不一致性：概念与知识库应用

"强不一致性及其在知识库中的应用" 在知识表示和推理领域，不一致性处理是一项核心任务。本文探讨的主题是“强不一致性”，这是针对非单调逻辑推理的一个重要概念，它扩展了传统的最小不一致子集的定义。在命题逻辑中，最小不一致子集对于诊断知识库中的问题、定位导致不一致性的公理以及度量不一致性程度具有重要意义。然而，当处理非单调逻辑，如默认逻辑、回答集编程或抽象论证时，原有的概念就显得不足。 “强不一致性”是作者提出的新概念，它旨在弥补这一空白。在任意逻辑（无论是单调还是非单调）中，强不一致子集都能起到类似于命题逻辑中最小不一致子集的作用。通过引入这个概念，他们证明了最小不一致子集与最大一致子集之间在任意逻辑中的对偶关系，这是对经典对偶理论的推广。 文章深入研究了与强不一致性相关的推理问题的计算复杂性，并提供了一个通用算法来计算知识库的最小强不一致子集。这样的算法对于自动修复不一致知识库和识别导致问题的特定部分至关重要。 此外，作者还强调了“强不一致性”在公理精确定位中的应用。在非单调逻辑中，找到与公式p不一致的前提的最小子集可以帮助理解哪些公理导致了特定推断的失败，从而提供了解释和修复策略。 不一致性度量也是关注的焦点。不同的不一致性度量依赖于最小不一致子集，新的强不一致性概念可能为设计新的度量方法或改进现有度量提供基础，以更准确地量化知识库的不一致性程度。 这项工作为处理非单调逻辑中的不一致性提供了一个新的视角，对知识库的诊断、修复和公理精确定位等领域有深远的影响，并可能推动相关推理算法的发展。通过深入理解强不一致性，我们可以更好地理解和管理实际应用中的知识表示和推理系统中的复杂性和不确定性。